Часть 1.
Традиционно считается, что задача портфельной оптимизации, или задача Марковица, представляет собой некоторую самостоятельную задачу выбора такого портфеля активов, который обладал бы максимальной доходностью при минимальных рисках.
Прим. В качестве актива могут выступать ценные бумаги (акции), их производные (опционы) или торговые системы.
Решение задачи состоит из двух этапов:
Почему мы используем аналогию портфельной оптимизации с методами машинного обучения — Bag, Boost?! Потому что в действительности (и мы это продемонстрируем) нам абсолютно не важно, насколько хорошо динамику наших временных рядов прогнозируют «слабые» модели – нам важно только то, чтобы ошибки прогнозов наших моделей взаимно компенсировали бы друг друга в некотором интегральном смысле. Иными словами – в случае бустинга – ошибка прогноза линейной композиции была бы минимальной, а в случае портфельной оптимизации – была бы минимальной ошибка прогноза нелинейной композиции (то есть самого портфеля).
Есть классный чат, у нас точные торговые сигналы по любым инструментам.
Можно заказывать инструменты для работы индивидуально и задавать вопросы в чате, всё для вас друзья, чат существует чтоб помогать трейдерам https://t.me/SuperRobot777